Effects of different management systems on root distribution of maize
Notice bibliographique
Résumé
Wang, Z., Ma, B.-L., Gao, J. and Sun, J. 2015. Effects of different management systems on root distribution of maize. Can. J. Plant Sci. 95: 21-28. Characterization of root distribution in maize (Zea mays L.) is important for optimizing agronomic management to match crop requirements, while maximizing grain yield, especially under intensive management. The objectives of this study were to examine the differences in maize root distribution between two management systems and to identify root-related factors that could be adjusted for further yield improvement. A 4-yr field experiment examined maize root distribution under two management systems: farmers' practices (FP: low plant density, unbalanced fertilization) and high yield strategies (HY: high plant density, sufficient fertilization). Root mass distribution within the soil profile was more restricted horizontally within 10 cm from the stalk base and vertically below 20 cm in HY compared with FP. HY had a greater proportion of fine roots (diameter ≤ 0.5 mm) and more roots per 100 kernels than FP. However, per-plant root weight was not significantly affected by type of management system. Yield was positively correlated with total root number and the ratio of root mass below 20 cm to total root mass. Our data indicate that HY maize overcame the negative effect of crowding stress by producing more roots with smaller root diameters, and maize root systems became narrower and were distributed deeper under intensive management compared with traditional famers' practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».